Stream-Native Work
群体智能编排时代的工作范式。当 80% 沟通发生在人-AI 之间、 dev/QA 边界消失、PM 只剩 1 个，传统的 sprint / standup / code review 全部失效。这是替代它们的方法论。
"协作的 80% 已经被 AI 编排了。
人 ↔ 人的 20%，必须保留给最有价值的事——
决策、异议、战略校准。
其他全部走 stream。"
这不是"AI 辅助的传统团队"。这是新物种。
一个 9 人 maker + 1 人 PM 的小团队，每个 maker 用 AI 同时做 PRD + code + test + 自审。他们 80%+ 时间在和 AI 单聊。这套工作样态每个维度都和工业化软件团队不同。
- ·dev / QA / PM 角色分工
- ·同时性主导（standup 同步）
- ·人-人沟通是默认
- ·速度 = 人能写多快
- ·作者 = 写手，对细节负责
- ·AI 输出 = 看起来像那么回事
- →dev / QA 边界消失，9 人全栈
- →完全异步，同时性已死
- →人-AI 沟通是默认（80%+）
- →速度 = 多快和 AI 收敛
- →作者 = prompt 的人，不是写手
- →正确性 ≠ 看起来对，必须 6 维质量光谱审
所以传统范式的所有节拍都需要重做：sprint / standup / planning / retro / 1on1 / PR review / 状态报告。 不是优化它们，是替换它们。
Stream-Native Work
以「一个人 × 一个 AI 的连续对话流（stream）」为最小工作单元， 浮出可被合流的 checkpoint，协作通过 trace 沉淀完成，不通过会议完成。
决定一切的 6 个判断
以下原则相互锚定。**任何一条不接受，整个范式跑不起来。**
信息默认通过 stream trace + Loom 自动同步。仅 4 类事升级到人-人对话：
- ·决策（拍板，不是讨论）
- ·异议（一方明确反对）
- ·战略校准（项目方向变）
- ·个人状态（情绪 / 健康 / 离职）
每条 stream 开始强制写一句话 anchor —— 15 字以内、可证伪、具体。
- ·不写 anchor 不允许调 AI
- ·中途转向必须 amend，留 trace
- ·anchor 是「和 AI 聊跑偏」的唯一锚点
不再考核「写了多少代码」—— AI 都能写。新指标：**单位 anchor 的收敛迭代数**。
- ·高效 maker：anchor → 2-3 轮搞定
- ·漂移 maker：anchor → 12 轮还在循环
- ·差距来自：prompt 准 + context 全 + anchor 清
所有 stream 的 trace（含 abandoned checkpoint、循环过 N 次的 prompt）默认全队可见。
- ·AI 自动萃取「失败 → 成功」delta
- ·队友无需主动教就能从你的踩坑学习
- ·PM 能识别系统性反模式
每个 checkpoint 出生时 5 层同时启动，不是顺序：
- ·机器审 (CI / lint / build)
- ·异源 AI 审（不同 agent）
- ·AI Pre-Self-Review（人审之前 AI 先扫）
- ·Pattern 库检查（反模式拦截）
- ·Convergence 检查（影响其他 stream？）
想 ping 队友前先问：这件事 AI 能解决吗？
- ·「X 改了 Y 我不知道」→ Convergence Map 已自动同步
- ·「数据库 schema」→ Context Hub 里有
- ·「客户偏好」→ Echo-ε 已分析
- ·「上周决策」→ Decision Log 在 Project Context
一天长什么样
全天**0 小时会议**。所有协调通过 stream-trace + Loom 自动同步完成。
一周长什么样
每个人该做什么 · 必须停止做什么
- 设 anchor
- 跑 stream
- self-review (含 AI pre-check)
- 关闭 checkpoint
- 每天 5-10 个 checkpoint
- 写状态报告
- 参加 standup
- 主动同步进展
- 写邮件汇报
- Stream Radar (5min × 4/天)
- Convergence Map (5min × 3/天)
- Inbox 高风险审 (30min/天)
- 审批 Pattern 晋升 (5min/天)
- 决定 stream 合流（按需）
- 写需求
- 追任务
- 开会主持
- 1on1（除非情绪话题）
- 执行 prompt 任务
- 异源二审产出
- 萃取 pattern
- 拦截反模式
- 跨 stream 同步 context
- 私下学习（trace 必须公开）
- 悄悄改 anchor
- 做不可逆操作（须人审）
5 个 yes，自动 merge
旧"完成" = merge to main · 新"完成" = 5 道并发门控全过。任何 maker 都不需要为「什么时候算完成」纠结。
这套范式只在你勇敢废除以下事物时才能跑起来
90% AI 产出 + 异步工作 = 成就感被稀释
"我和 AI 谈 8 轮才出来 → 谁认可我？""全绿 auto-pass → 我被淹没了？""PM 都不用看我的 PR → 我是不是没价值？"没有这 4 个机制，9 个人会在 3 个月内失去工作动力。
知道这套范式 ≠ 能跑起来
新的招聘标准 = 会驾驭 AI 的人
旧：招会写代码 / 写文档的人。新：招会驾驭 AI 的人。**这是新的核心能力，传统招聘渠道筛不出。**
传统团队的速度瓶颈是「人能写多快」。
AI 时代团队的速度瓶颈是「人和 AI 多快收敛」 +「人和人多少打扰」。
Stream-Native Work 把第一个瓶颈降到极低（每人独立和 AI 干）， 把第二个瓶颈降到接近零（Convergence Map 替代 standup）—— 剩下的瓶颈是「拍板和异议」，那是 PM 这一个人的本职工作。